STL: sorted data algorithms and Numeric Algorithms

sorted data algorithm 只能用于排好序的数据, 如果我们将其用在未排序的数据上, 得到的结果是未定义的。 sorted data algorithm 有binary search, merge, 和一些set operations 的算法。注意, 每一个sorted data algorithm 都有一个generized form.


对于二分搜索法, binary_search 函数返回的是一个bool, 以表示是否在所给的排好序的数据范围内找到了。

函数include查看的是一个容器是否包含在另一个容器内, 返回的也是一个bool 变量。

函数lower_bound 是找到容器中(元素也是排好序的)第一个和所给数据相匹配的数据。 返回的指向这个元素的迭代器。

函数upper_bound 所给的数据能够插入的最佳的位置(查完之后, 确保容器中的数据依然是排好序的)。 返回的是指向这个位置的迭代器。 例如下例子中返回的是一个指向45 的迭代器。

函数equal_range 是出现第一个与所给数据相等的元素和最后一个元素的 两个迭代器。 参见如下:




集合操作。

如下图set_difference 返回的是所给的两个输入range中出现在vec 而没出现在vec2 的元素, 并将其保存在vec_out中。

set_symmetric_difference 保存的是两个容器的相并除去相交后得到的元素, 然后保存在 vec_out中。




merge 算法也是作用于排好序的数据上。 然后将两个排好序的数据归并成一个大的排好序的数据容器。

inplace_merge 吃进一个range of data 作为输入。 但是要求这个range of data conmtains 2 subrange sorted data。 例如1 ,2 ,3, 4, 1, 2, 3,4等等。

事实上,inplace_merge 只执行了merge sort(归并排序)的一步。

集合操作。

包括集合的交和并。 具体如下图。




上述的算法只作用于sorted data. 每一个都有generilized form, 这样就可以运用我们自己编写的比较函数了。 


下面说说nemeric algorithms。 

neumric 算法包含在头文件<numeric>头文件中, 而非<algorithm>中。 主要有如下几种。



内积算法如下


部分和以及相邻求差算法




内容概要:本文详细介绍了如何使用Matlab对地表水源热泵系统进行建模,并采用粒子群算法来优化每小时的制冷量制热量。首先,文章解释了地表水源热泵的工作原理及其重要性,随后展示了如何设定基本参数并构建热泵机组的基础模型。接着,文章深入探讨了粒子群算法的具体实现步骤,包括参数设置、粒子初始化、适应度评估以及粒子位置速度的更新规则。为了确保优化的有效性实用性,文中还讨论了如何处理实际应用中的约束条件,如设备的最大能力制冷/制热模式之间的互斥关系。此外,作者分享了一些实用技巧,例如引入混合优化方法以加快收敛速度,以及在目标函数中加入额外的惩罚项来减少不必要的模式切换。最终,通过对优化结果的可视化分析,验证了所提出的方法能够显著降低能耗并提高系统的运行效率。 适用人群:从事暖通空调系统设计、优化及相关领域的工程师技术人员,尤其是那些希望深入了解地表水源热泵系统特性优化方法的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要对地表水源热泵系统进行精确建模优化的情景,旨在找到既满足建筑负荷需求又能使机组运行在最高效率点的制冷/制热量组合。主要目标是在保证室内舒适度的前提下,最大限度地节约能源并延长设备使用寿命。 其他说明:文中提供的Matlab代码片段可以帮助读者更好地理解复现整个建模优化过程。同时,作者强调了在实际工程项目中灵活调整相关参数的重要性,以便获得更好的优化效果。
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